Computational Methods in Systems Biology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Uhrmacher, Adelinde M. 编

出品人:

页数:401

译者:

出版时间:

价格:$ 101.64

装帧:

isbn号码:9783540885610

丛书系列:

图书标签:

• Systems Biology
• Computational Biology
• Mathematical Modeling
• Bioinformatics
• Algorithms
• Network Analysis
• Modeling
• Simulation
• Data Analysis
• Computational Science

《生命系统的计算解析：深度探索与前沿应用》 在浩瀚的生命科学领域，我们正以前所未有的速度揭示着生物体错综复杂的运行机制。从微观的基因组学、蛋白质组学，到宏观的生态系统动力学，海量数据的涌现为理解生命的本质提供了丰富的素材。然而，这些数据本身并不能直接转化为深刻的见解。如何从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的生物学规律，如何构建能够模拟、预测和干预生命系统的计算模型，已成为现代生命科学研究的核心挑战。 《生命系统的计算解析：深度探索与前沿应用》正是一部致力于应对这一挑战的力作。本书并非简单罗列各种计算工具或算法，而是深入剖析了构建和分析生命系统计算模型的核心思想、方法论以及在不同生物学尺度上的广泛应用。它旨在为读者提供一个系统性的框架，使其能够理解生命现象背后的计算原理，并掌握运用这些原理解决实际生物学问题的能力。 本书的独特之处在于其深度与广度的结合。一方面，它深入浅出地讲解了诸如概率模型、图论、动力学系统、机器学习、信号处理等在生命科学中至关重要的计算方法，并从数学原理和算法设计层面进行阐述，而非仅仅停留在工具的层面。读者将了解到这些方法是如何被巧妙地应用于解决生物学难题的，例如如何通过贝叶斯推理推断基因调控网络，如何用马尔可夫链模拟分子扩散，如何利用神经网络识别蛋白质结构的功能区域，以及如何通过偏微分方程刻画细胞群体行为。 另一方面，本书又以宏大的视角审视了生命科学研究中计算方法的应用版图。从单个分子的相互作用到复杂细胞器的功能，从单细胞的响应到多细胞网络的协调，再到整个生物体乃至生态系统的动态演化，本书都将引导读者探索计算工具如何在每个层级发挥关键作用。它会详细讨论如何对基因组序列进行比对和注释，如何预测蛋白质的折叠和功能，如何模拟细胞信号转导通路，如何构建传染病传播模型，以及如何利用计算生态学方法预测物种分布变化。 核心内容概览： 第一部分：生命系统的计算基础 本部分为读者奠定坚实的计算基础，聚焦于生命科学研究中不可或缺的数学和统计学工具。 概率与统计建模： 深入介绍概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布、条件概率和贝叶斯定理。重点阐述这些概念如何被应用于理解生物数据的随机性和不确定性，例如基因突变的概率模型，疾病发生的统计学规律，以及如何利用贝叶斯网络推断生物通路。本书将特别关注贝叶斯推断在处理生物实验数据时的强大能力，包括参数估计、模型选择和置信区间构建。 图论与网络分析： 揭示图论在描绘生物系统复杂结构中的核心作用。本书将详细介绍图的基本概念，如节点、边、度、连通性等，并将其与生物分子网络（如蛋白质-蛋白质相互作用网络、基因调控网络）、代谢网络、信号通路网络以及生态食物网等进行类比。读者将学习如何利用图论算法分析网络的拓扑特性，识别关键节点（如 hub 基因或关键物种），发现网络模块，以及评估网络鲁棒性。 动力学系统与微分方程： 阐述如何利用数学模型来描述生命系统的动态变化。本书将引入常微分方程（ODE）和偏微分方程（PDE）的概念，并展示如何构建这些方程来模拟细胞内化学反应动力学、种群增长模型、神经元放电模式以及生物组织内的物质扩散。重点将放在理解模型的定性行为，如稳态、极限环和分岔，以及这些行为如何对应于真实的生物现象。 信息论与信息处理： 探讨信息论在理解生命系统中信息传递和处理方面的价值。本书将介绍熵、互信息、信息增益等概念，并将其应用于分析基因序列的保守性，量化基因调控网络的稳健性，以及理解细胞如何对环境信号做出精确响应。 第二部分：基因组学与蛋白质组学的计算解析 本部分聚焦于分子层面的生命信息，探讨计算方法如何解锁基因和蛋白质的秘密。 基因组序列分析： 深入探讨序列比对算法（如 BLAST, Smith-Waterman），用于识别同源基因和进化关系。讲解基因组组装的计算挑战，以及碱基质量评估、变异检测（SNPs, Indels）的统计学方法。本书将详细阐述如何利用 Hidden Markov Models (HMMs) 进行基因识别和功能域预测。 转录组学与表达调控： 介绍 RNA-Seq 数据分析流程，包括 read mapping, transcript assembly, 表达定量以及差异表达分析。重点讲解如何利用统计模型（如 DESeq2, edgeR）识别在不同条件下的差异基因。本书还将探讨转录因子结合位点预测、microRNA 调控网络构建等议题。 蛋白质结构与功能预测： 详细介绍蛋白质三维结构预测的挑战，以及从序列到结构（如同源建模，Ab initio 预测）和从结构到功能的计算方法。讲解蛋白质-蛋白质相互作用预测的策略，以及如何利用序列和结构信息推断酶活性位点、结合界面和信号肽。 蛋白质组学数据分析： 探讨质谱数据分析在蛋白质鉴定和定量中的应用，包括峰图匹配、去噪、基线校正和峰值检测。讲解如何利用统计方法分析蛋白质组学数据，识别生物标志物，以及构建蛋白质相互作用网络。 第三部分：细胞生物学与系统生物学的计算建模 本部分将视角从分子推向细胞器和细胞网络，探讨如何构建模型来理解细胞的整体行为。 细胞信号转导与代谢网络： 详细介绍如何构建和分析细胞信号转导通路模型，例如利用布尔网络或生化反应网络来模拟信号的传播和整合。讲解代谢网络的建模方法，如通量平衡分析 (FBA)，用于预测细胞的代谢能力和优化策略。 细胞生长与分裂的计算模型： 探讨如何利用微分方程模型模拟细胞周期的动力学，以及细胞生长和分裂的控制机制。本书将介绍一些经典的模型，并讨论如何利用实验数据进行参数校准和模型验证。 细胞动力学与空间行为： 引入偏微分方程模型，用于描述细胞在空间上的行为，如细胞迁移、形态发生和模式形成。讲解如何模拟扩散、反应和迁移过程，并将其应用于理解胚胎发育、伤口愈合等过程。 系统生物学方法论： 深入探讨系统生物学研究的设计理念，包括自下而上 (bottom-up) 和自上而下 (top-down) 的建模策略。讲解如何整合多组学数据，构建跨尺度的生物系统模型，以及如何进行模型验证和实验设计。 第四部分：宏观生命系统的计算解析 本部分将目光投向更广泛的生物学尺度，从群体行为到生态系统的演化。 群体动力学与疾病传播： 详细介绍 SIR (Susceptible-Infectious-Recovered) 等经典流行病学模型，并讲解如何利用 Agent-based modeling (ABM) 模拟个体层面的行为对群体动态的影响。本书将探讨如何利用这些模型预测疫情传播趋势，评估干预措施的效果。 进化动力学与适应性： 介绍进化博弈论、群体遗传学模型，以及如何利用计算方法模拟基因频率的改变、自然选择和物种演化。讲解如何从基因组数据中推断进化历史，以及预测物种适应性变化。 生态系统建模与物种相互作用： 探讨 Lotka-Volterra 等经典捕食者-猎物模型，以及如何构建多物种相互作用网络模型。讲解如何利用模型预测生态系统的稳定性，理解生物多样性驱动因素，以及评估人类活动对生态系统的影响。 计算环境科学与气候变化： 介绍如何利用计算模型模拟生物地理分布、生物气候相互作用，以及预测气候变化对生物群落和生态系统的影响。 本书的独特价值： 强调概念与原理： 本书注重讲解计算方法背后的数学原理和生物学直觉，而非简单介绍工具的使用。这使得读者能够举一反三，将所学知识迁移到新的问题领域。 跨学科融合： 本书巧妙地将计算机科学、数学、统计学、物理学和生物学融为一体，为读者提供了一个跨学科的研究视角。 案例驱动： 书中穿插了大量具体的生物学研究案例，展示了计算方法在解决实际生物学问题中的强大威力，激发读者的研究兴趣。 面向未来： 本书不仅回顾了经典方法，更展望了计算生物学和系统生物学未来的发展趋势，如人工智能在生物学中的应用、大数据集成分析等。 《生命系统的计算解析：深度探索与前沿应用》是一本面向生物学家、计算科学家、数学家以及对生命系统计算建模感兴趣的任何人士的宝贵资源。通过阅读本书，读者将能够更深刻地理解生命的复杂性，掌握驾驭海量生物数据的能力，并为推动生命科学的未来发展贡献力量。它将帮助您跨越理论与实践的鸿沟，将抽象的计算概念转化为解决真实生物学挑战的有力武器。

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